JP3911354B2 - 画像処理方法および装置、並びにその処理を実行するためのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
この発明は、各種画像入力手段によって得られた画像データを各種画像出力手段に出力する際に、出力画像の品質を向上させるために必要な各種の画像処理を実行する技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
スキャナやディジタルカメラなどの画像入力装置によって得られた画像データを、カラープリンタやCRTなどの画像出力装置に出力する際には、通常、ノイズ除去、色変換、階調変換、サイズ変換、鮮鋭度強調、平滑化等の画像処理を施して、出力された画像の品質を向上させる作業(画像処理)が行われている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、目標とする画像品質を得るためには、上記各画像処理に習熟したオペレータが、自らの経験に基づいて試行錯誤を繰り返して画像処理パラメータを調整することが必要であった。また、画像品質は、入力装置や出力装置などのデバイスの種類、上質紙や再生紙などの出力媒体の種類、ポスタやチラシなどの用途等に依存するため、異なった条件毎に、画像処理パラメータを調整することが必要であった。従って、従来の画像処理は経験と時間を要する作業であった。
【0004】
この発明は、従来技術における上述の課題を解決するためになされたものであり、各種画像入力手段によって得られた画像データを各種画像出力手段に出力する際に、出力画像の品質を向上させるために必要な各種の画像処理を容易に実行する技術を提供することを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
上述の課題の少なくとも一部を解決するため、本発明の第1の画像処理方法は、
複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う画像処理方法であって、
(a)前記所定の画像品質を得るための画像処理における少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも取得する工程と、
(b)前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する工程であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する工程と、
(c)前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する工程と、
を備えることを特徴とする。
【0006】
上記第1の画像処理方法によれば、画像品質に影響を与える画像入力手段や画像出力手段に特有の画像処理制御情報(入力特性情報、出力特性情報)に基づいて、出力画像が所定の画像品質を有するように、適切な画像処理パラメータを自動的に決定して、適切な画像処理を施した画像を出力することができる。すなわち、各種画像入力手段によって得られた画像データを各種画像出力手段に出力する際に、出力画像の品質を向上させるために必要な各種の画像処理を容易に実行することができる。
なお、上記画像処理方法において、
前記入力特性情報として、前記画像入力手段の解像度およびMTFのいずれかを少なくとも含み、
前記出力特性情報として、前記画像出力手段の解像度を含み、
前記推論決定される画像処理パラメータには、シャープネスゲイン、平均化マスクサイズ、および、グレイニネスのいずれかを少なくとも含み、
前記工程(c)では、前記推論決定された画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データに対して鮮鋭度強調処理を少なくとも行うようにしてもよい。
【0007】
上記画像処理方法において、
前記工程(a)は、さらに、
前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含むことが好ましい。
【0008】
入力画像の統計的情報には、例えば、ノイズ量、階調ヒストグラム等の入力画像に関する画像品質情報がある。上記画像処理方法によれば、画像入力手段や画像出力手段に特有の画像処理制御情報だけでなく、さらに、出力画像が所定の画像品質を有するように、入力画像の画像品質情報をも加味して適切な画像処理パラメータを自動的に決定し、適切な画像処理を施した画像を出力することができる。
【0009】
また、上記各画像処理方法において、
前記工程(a)は、さらに、
前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意図情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含むことも好ましい。
【0010】
オペレータの意図情報は、画像出力手段から出力される画像に関するオペレータの要望、例えば、画像に対する要望、画像に対する仕上がり具合等を示した情報である。上記画像処理方法によれば、画像入力手段や画像出力手段に特有の画像処理制御情報、または、入力画像に関する画像品質情報だけでなく、さらに、オペレータの意図情報をも加味して、出力画像が所定の画像品質を有するように、適切な画像処理パラメータを自動的に決定し、適切な画像処理を施した画像を出力することができる。
【0011】
また、基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれの意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレータごとに予め用意する工程を含み、
前記工程(a)は、さらに、操作を行うオペレータに関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含むことも好ましい。
【0012】
このようにすれば、オペレータの好みによって生じる出力画像のばらつきを抑制することができる。
【0013】
さらに、上記各方法において、
前記工程(b)は、前記少なくとも1つの画像パラメータを前記画像処理制御情報に基づいてファジィ推論により決定する工程を含むことが好ましい。
【0014】
ファジィ推論によれば、1つの画像処理パラメータに対して複数の画像処理制御情報毎に求められる推論結果から折衷案的な推論結果を求めることができる。また、オペレータの意図情報のような官能的(例えば、感性的、感覚的)な表現形式でしめされた曖昧な情報も推論の条件として容易に利用することができる。
【0015】
また、本発明の第1の画像処理装置は、
複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う画像処理装置であって、
前記所定の画像品質を得るための画像処理における少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも取得する画像処理制御情報取得手段と、
前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する画像処理パラメータ推論決定手段であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する画像処理パラメータ推論決定手段と、
前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する画像処理手段と、
を備えることを特徴とする。
【0016】
本発明の第1の画像処理装置は、上記第1の画像処理方法と同様な作用・効果を有しており、画像品質に影響を与える画像入力手段や画像出力手段に特有の画像処理制御情報に基づいて、出力画像が所定の画像品質を有するように、適切な画像処理パラメータを自動的に決定して、適切な画像処理を施した画像を出力することができる。すなわち、各種画像入力手段によって得られた画像データを各種画像出力手段に出力する際に、出力画像の品質を向上させるために必要な各種の画像処理を容易に実行することができる。
【0017】
また、本発明の第1の記録媒体は、
複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行うためのコンピュータプログラムの少なくとも一部を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記所定の画像品質を得るための画像処理における少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも取得する機能と、
前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する機能であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する機能と、
前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する機能と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記録していることを特徴とする。
【0018】
このような第1の記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータが読みとって実行することによって、上記第1の画像処理方法および第1の画像処理装置と同様の作用・効果を得ることができる。
【0019】
また、本発明の第2の画像処理方法は、
複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う画像処理方法であって、
(a)前記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報であって前記画像入力手段を示す情報と前記画像出力手段を示す情報とを少なくとも含む画像処理条件情報を、前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報に変換するための情報変換テーブルを用意する工程と、
(b)前記画像処理条件情報を取得するとともに、前記情報変換テーブルに従って前記画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報であって前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも含む画像処理制御情報を取得する工程と、
(c)前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する工程であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する工程と、
(d)前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する工程と、
を備えることを特徴とする。
【0020】
上記第2の画像処理方法によれば、取得した画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報を情報変換テーブルに従って容易に取得することができる。また、取得した画像処理制御情報に基づいて、出力画像が所定の画像品質を有するように、適切な画像処理パラメータを自動的に決定して、適切な画像処理を施した画像を出力することができる。すなわち、第2の画像処理方法においても、各種画像入力手段によって得られた画像データを各種画像出力手段に出力する際に、出力画像の品質を向上させるために必要な各種の画像処理を容易に実行することができる。
【0021】
ここで、前記画像処理条件情報は、
出力媒体を示す情報と、出力画像の用途を示す情報と、画像に含まれる対象物を示す情報との少なくとも1つをさらに含む情報であってもよい。
【0024】
また、前記画像処理制御情報は、
前記画像処理パラメータに関連する出力画像の品質を表す画像品質特性情報を含む情報であってもよい。
【0025】
ここで、前記画像品質特性情報は、
出力画像の鮮やかさに関する情報と、出力画像のシャープさに関する情報と、出力画像の滑らかさに関する情報と、出力画像の質感に関する情報と、出力画像のコントラストに関する情報と、出力画像の色合いに関する情報と、のうちの少なくとも1つを含む情報である。
【0026】
上記のような画像品質特性情報を画像処理制御情報とすれば、異なった画像処理条件情報を情報変換テーブルに従って画像の品質を表す共通の画像品質特性情報に変換することができる。これにより、各画像処理条件情報に特有の情報を画像処理制御情報とする場合に比べて、画像処理制御情報の種類を低減することができる。
【0027】
上記各画像処理方法において、
前記工程(b)は、さらに、
前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含むことが好ましい。
【0028】
上記画像処理方法によれば、さらに、入力画像の画像品質情報をも加味して適切な画像処理パラメータを自動的に決定することができる。
【0029】
また、上記各画像処理方法において、
前記工程(b)は、さらに、
前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意図情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含むことも好ましい。
【0030】
上記画像処理方法によれば、さらに、オペレータの意図情報をも加味して適切な画像処理パラメータを自動的に決定することができる。
【0031】
また、基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれの意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレータごとに予め用意する工程を含み、
前記工程(b)は、さらに、操作を行うオペレータに関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含むことも好ましい。
【0032】
このようにすれば、オペレータの好みによって生じる出力画像のばらつきを抑制することができる。
【0033】
さらに、上記各画像処理方法において、
前記工程(c)は、
前記少なくとも1つの画像パラメータを前記画像処理制御情報に基づいてファジィ推論により決定する工程を含むことが好ましい。
【0034】
ファジィ推論によれば、1つの画像処理パラメータに対して複数の画像処理制御情報毎に求められる推論結果から折衷案的な推論結果を求めることができる。また、オペレータの意図情報のような官能的(例えば、感性的、感覚的)な表現形式でしめされた曖昧な情報も推論の条件として容易に利用することができる。
【0035】
また、本発明の第2の画像処理装置は、
複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う画像処理装置であって、
前記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報であって前記画像入力手段を示す情報と前記画像出力手段を示す情報とを少なくとも含む画像処理条件情報を、前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報に変換するための情報変換テーブルと、
前記画像処理条件情報を取得するとともに、前記情報変換テーブルに従って前記画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報であって前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも含む画像処理制御情報を取得する画像処理制御情報取得手段と、
前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する画像処理パラメータ推論決定手段であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する画像処理パラメータ推論決定手段と、
前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する画像処理手段と、
を備えることを特徴とする。
【0036】
本発明の第2の画像処理装置は、上記第2の画像処理方法と同様な作用・効果を有しており、すなわち、各種画像入力手段によって得られた画像データを各種画像出力手段に出力する際に、出力画像の品質を向上させるために必要な各種の画像処理を容易に実行することができる。
【0037】
また、本発明の第2の記録媒体は、
複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行うためのコンピュータプログラムの少なくとも一部を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報であって前記画像入力手段を示す情報と前記画像出力手段を示す情報とを少なくとも含む画像処理条件情報を、前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報に変換するための情報変換テーブルを作成する機能と、
前記画像処理条件情報を取得するとともに、前記情報変換テーブルに従って前記画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報であって前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも含む画像処理制御情報を取得する機能と、
前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する機能であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段置に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する機能と、
前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する機能と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記録していることを特徴とする。
【0038】
このような第2の記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータが読みとって実行することによって、上記第2の画像処理方法および第2の画像処理装置と同様の作用・効果を得ることができる。
【0039】
【発明の他の態様】
この発明は、以下のような他の態様も含んでいる。第1の態様は、コンピュータに上記の発明の各工程または各手段の機能を実現させるコンピュータプログラムを通信経路を介して供給するプログラム供給装置としての態様である。こうした態様では、プログラムをネットワーク上のサーバなどに置き、通信経路を介して、必要なプログラムをコンピュータにダウンロードし、これを実行することで、上記の画像処理方法や画像処理装置を実現することができる。
【0040】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて説明する。
【0041】
A.第1実施例:
A−1.画像処理装置の構成:
図1は、本発明の第1実施例としての画像処理装置の構成を示すブロック図である。この画像処理装置20は、バス22に接続されたCPU24と、ROM26と、RAM28と、オペレータの入力手段としてのキーボード30およびマウス32と、外部記憶装置(ハードディスク)34とを備えるコンピュータである。また、画像入力手段40としては、スキャナ42やカメラ44を備えている。なお、スキャナ42やカメラ44は、画像入力手段40の一例を示しているだけであり、画像を取得してコンピュータが読み込み可能なデータを出力するものであれば良い。また、画像出力手段50としては、CRT52やカラープリンタ54を備えている。画像出力手段50も、画像入力手段40と同様に一例を示しているだけであり、コンピュータからデータを受け取って、そのデータを画像として出力するものであれば良い。外部記憶装置としては、通常、ハードディスク34に限らず、フロッピディスクドライブ装置、CD−ROMドライブ装置等も備えられている。通信装置36は、通信回線を介してサーバ60を含む外部のネットワークに接続されている。サーバ60は、通信回線を介してこのコンピュータにコンピュータプログラムを供給するプログラム供給装置としての機能を有する。なお、図1は、各構成要素とバス22とを接続するインタフェース回路を省略して示している。このコンピュータは、あらかじめROM26に格納されたコンピュータプログラムや、ハードディスク34等の外部記憶装置から内部記憶装置であるRAM28にロードされるコンピュータプログラムを実行することによって画像処理装置として動作する。
【0042】
図2は、第1実施例としての画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。この画像処理装置20によって画像の処理を行う場合には、上記各種プログラムの作用によりCPU24(図1)は、各処理段階に応じて、画像処理制御情報取得手段72、画像処理パラメータ推論決定手段74、画像処理手段76として動作する。
【0043】
これらの各部の機能を実現するコンピュータプログラムは、フレキシブルディスクやCD−ROM等の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で提供される。コンピュータは、その記録媒体からコンピュータプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送する。あるいは、通信経路を介してコンピュータにコンピュータプログラムを供給するようにしてもよい。コンピュータプログラムの機能を実現する時には、内部記憶装置に格納されたコンピュータプログラムがコンピュータのマイクロプロセッサによって実行される。また、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータが読み取って直接実行するようにしてもよい。
【0044】
この明細書において、コンピュータとは、ハードウェア装置とオペレーションシステムとを含む概念であり、オペレーションシステムの制御の下で動作するハードウェア装置を意味している。また、オペレーションシステムが不要でアプリケーションプログラム単独でハードウェア装置を動作させるような場合には、そのハードウェア装置自体がコンピュータに相当する。ハードウェア装置は、CPU等のマイクロプロセッサと、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取るための手段とを少なくとも備えている。コンピュータプログラムは、このようなコンピュータに、上述の各手段の機能を実現させるプログラムコードを含んでいる。なお、上述の機能の一部は、アプリケーションプログラムでなく、オペレーションシステムによって実現されていても良い。
【0045】
なお、この発明における「記録媒体」としては、フレキシブルディスクやCD−ROM、光磁気ディスク、ICカード、ROMカートリッジ、パンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置(RAMやROMなどのメモリ)および外部記憶装置等の、コンピュータが読み取り可能な種々の媒体を利用できる。
【0046】
A−2.処理の概要:
以下、第1実施例の画像処理について、画像入力手段40(図2)のうちスキャナ42から画像を入力し、画像出力手段50のうちカラープリンタ54から画像を出力する場合を例に説明する。
【0047】
図3は、第1実施例における画像処理の概要を示すフローチャートである。まず、ステップS100〜S104において、画像処理制御情報取得手段72(図2)が、画像処理制御情報を取得する。すなわち、ステップS100においては、画像入力手段40(例えば、スキャナ42)の入力特性情報および画像出力手段50(例えば、カラープリンタ54)の出力特性情報を取得する。これらの特性情報については後述する。なお、「取得する」とは、キーボード30等の入力手段を用いてオペレータが情報を直接入力することや、画像入力手段や画像出力手段などの各接続機器に格納されている情報を必要に応じて読み出すこと、等の種々の方法によって必要な情報を得ることをいう。以下、特に説明のない限り「取得する」とは、上記のような種々の方法で必要な情報を得ることを意味する。
【0048】
ステップS102においては、画像入力手段40(スキャナ42)から入力された入力画像(処理対象画像)の状態を解析して、後述する画像解析情報を取得する。ステップS104においては、画像出力手段(カラープリンタ54)から出力される画像に対するオペレータ(あるいはクライアント)の要望(目標画像に関する要求)を、意図情報として取得する。次に、ステップS106において、画像処理パラメータ推論決定手段74(図2)が、ステップS100〜S104において取得した各画像処理制御情報に基づいて、所定の画像処理のための画像処理パラメータを推論決定する。そして、ステップS108において、画像処理手段76(図2)が、ステップS106において求められた画像処理パラメータに応じて画像処理を実行してそのデータを画像出力手段50(カラープリンタ54)に出力する。ステップS110において、画像出力手段50(カラープリンタ54)は、画像処理手段76から出力された画像データを画像として印刷して出力する。
【0049】
出力画像の品質に係わる画像処理としては、鮮鋭度強調、階調変換等がある。鮮鋭度強調処理は、画像の境界を強調して画像をより鮮明にする処理である。図4は、鮮鋭度強調処理の内容を示す説明図である。図4(a)の原稿を矢印Aの方向にスキャナ42によって走査すると、図4(b)の原画像信号SM が得られる。図4(c)に示すアンシャープ信号SU は、原画像信号SM を平均化することによって得られる。図4(d)に示すアンシャープマスク信号SUMは、原画像信号SM からアンシャープ信号SU を減算することによって得られる。また、図4(e)に示す強調後の画像信号SM'は、原画像信号SM とアンシャープマスク信号SUMとを加算することによって得られる。
【0050】
図4(c)に示すアンシャープ信号SU を求める際の平均化処理には、1次元または2次元の平均化マスク(平均化フィルタ)が使用される。この平均化マスクのサイズが鮮鋭度強調のパラメータの1つである。図4(c−1)は、マスクサイズを変更した場合のアンシャープ信号SU の変化を示している。マスクを大きくするとアンシャープ信号SU はより緩やかになり、反対に、マスクを小さくするとアンシャープ信号SU はより急峻になる。
【0051】
図4(d)に示すアンシャープマスク信号SUMを求める際のゲインおよびグレイニネスも、鮮鋭度強調のパラメータとなっている。図4(d−1)は、グレイニネスを調整した場合のアンシャープマスク信号SUMの変化を示している。「グレイニネス」は、粒状性という意味であり、画像の細かいざらつきを消して滑らかにするために調整される画像処理パラメータである。具体的には、図5に示すように、アンシャープマスク信号SUMの絶対値が一定値以下(不感帯W)の信号値をキャンセルすることにより、図4(d−1)に示すように細かなノイズを除去するものである。従って、不感帯Wの範囲が広いほど滑らかさが増加する。なお、図4(d)は、グレイニネス調整を行っていないアンシャープマスク信号SUMを示している。
【0052】
図4(d−2)は、アンシャープマスク信号のゲイン(「シャープネスゲイン」とも呼ぶ)を変更した場合のアンシャープマスク信号SUMの変化を示している。
【0053】
図6は、階調変換処理について説明する説明図である。階調とは、画像の明るさの段階をいい、通常の画像処理では、図6(a)に示すように、入力画像の明るさの変化に対する出力画像の明るさの変化が線形である。階調変換は、この線形な変化を図6(b)、図6(c)に示すように非線形に変換して、明るさの段階に関して明るい側を強調したり、暗い側を強調したりする処理である。
【0054】
以下では、図3の各処理の内容について説明する。
【0055】
A−3.画像処理制御情報の取得:
画像処理装置20に接続されて使用され得る各種の画像入力手段40や画像出力手段50の画像処理制御情報、すなわち、入力特性情報や出力特性情報は、あらかじめ、ハードディスク34などの記憶装置に記憶されている。例えば、市販されている主なスキャナ、デジタルカメラ、プリンタ、CRT等について、その商品名(型式)毎に特有の特性情報が格納されている。図3のステップS100では、画像処理制御情報取得手段72が、実際に使用する画像入力手段40および画像出力手段50、例えば、スキャナ42の入力特性情報およびカラープリンタ54の出力特性情報を、ハードディスク34から読み出して取得する。
【0056】
入力特性情報および出力特性情報は、画像入力手段40(スキャナ42)および画像出力手段(カラープリンタ54)における画像品質を決定付ける複数の特性情報(パラメータ)を有している。特性情報としては、画像入力手段40の場合、受光素子の種類(フォトマル,CCD等),解像度,分解倍率,MTF特性,ノイズ特性,階調再現性,色特性等が挙げられる。また、画像出力手段50の場合、出力方式の種類(インクジェット,昇華転写,電子写真,銀塩光学的露光等),解像度,階調再現方式(網点,ディザ,誤差拡散,連続調等),階調再現性,色特性等が挙げられる。例えば、画像の鮮鋭度に影響を与える特性情報としては、画像入力手段の解像度およびMTF特性、画像出力手段の解像度等が挙げられる。また、階調変換に影響を与える特性情報としては、データの精度、階調再現性等が挙げられる。
【0057】
画像入力手段40(スキャナ42)から画像が入力されると、画像処理制御情報取得手段72はステップS102で入力画像を解析して、その解析結果を画像解析情報として取得する。画像解析情報には、ノイズ量、階調ヒストグラム(画面全体または一部について、各階調の頻度を表す)等の入力画像の統計的情報が含まれる。
【0058】
ステップS104では、画像処理制御情報取得手段72が、オペレータによって設定された意図情報を取得する。意図情報は、画像出力手段50(カラープリンタ54)から出力される画像の品質に関するオペレータの要望を表す情報であり、官能的(定性的、感覚的)な表現形式で示される。官能的な表現形式とは、立体感がある、鮮やか、落ちついた、等の表現形式をいう。例えば、「画像の鮮鋭度は、ややシャープに表現する」、「画像の仕上がりは、落ちついた感じがよい」、などのキーワード情報が意図情報である。図7は、意図情報設定の例を示す説明図である。意図情報は、GUI(グラフィカル・ユーザ・インタフェース)によって、オペレータの意図情報を設定する画面上で、図7(a)に示すように、キーボード30やマウス32(図1)によってキーワードを選択したり、図7(b)に示すように、画面上に示された調整スケールの位置をキーボード30やマウス32によって調整することによって設定される。
【0059】
A−4.画像処理パラメータの推論決定:
ステップS106では、画像処理パラメータ推論決定手段74(図2)が、ステップS100〜S104において取得した各画像処理制御情報に基づいて画像処理パラメータを推論決定する。推論決定の方法としては、例えば、1つの画像処理パラメータに影響を与える各画像処理制御情報に基づいて、その画像処理パラメータの値の最大値,平均値,最小値等のいずれかを選択する方法や、ファジィ推論による方法等が考えられる。すなわち、取得された画像処理制御情報に基づいて各画像処理パラメータの値を推論決定できれば、推論方法は限定されない。
【0060】
以下では、鮮鋭度強調(シャープネス)処理の画像処理パラメータの一つであるシャープネスゲインをファジィ推論によって決定する場合を一例に、画像処理パラメータの推論決定について説明を行う。図8は、画像の鮮鋭度に影響を与える画像処理制御情報の例を示す説明図である。以下では、図8に示す画像処理制御情報が、図3のステップS100〜S104で取得された場合を仮定して説明する。画像入力手段40として選択されたスキャナ42に関係する入力特性情報は、解像度がA[dpi](例えば、600dpi)およびMTF特性がB(例えば、空間周波数30cycle/mmにおいて0.8)である。画像出力手段50として設定されたカラープリンタ54に関係する出力特性情報は、解像度がC[dpi](例えば、300dpi)である。オペレータ(またはクライアント)の意図情報は、D(ややシャープが好み)である。入力画像の画像解析情報の一つであるノイズ量がG[%](例えば、80%)である。
【0061】
ファジィ推論を行うために、あらかじめ次の3つの条件を定義しておく。第1に、各画像処理制御情報毎に各画像処理に関するファジィルールを定義する。これは、例えば、各画像処理に関して、画像入力手段のある画像処理制御情報を変数とした場合に、画像出力手段を固定して、基準となる画像処理結果を出力させるために要求される画像処理パラメータの値を種々の画像入力手段毎に求め、その結果を統計することによって経験則的に求めることができる。
【0062】
図9は、鮮鋭度強調処理のための画像処理パラメータであるシャープネスゲインを推論決定するためのファジィルールの例を示す説明図である。図9(a)は、画像入力手段の解像度に対するファジィルールの例を示している。図9(b)は、画像入力手段のMTF特性に対するファジィルールの例を示している。図9(c)は、画像出力手段の解像度に対するファジィルールの例を示している。図9(d)は、シャープネスに関するオペレータの意図情報に対するファジィルールの例を示している。図9(e)は、画像解析情報の一つであるノイズ量に対するファジィルールの例を示している。
【0063】
これらのファジィルールは「ファジィIF−THEN規則」で記述され、IFの後ろからTHENの前までの部分を前件部、THENから後ろの部分を後件部と呼ぶ。例えば、図9(a)に示す1つ目のルールは、「画像入力手段の解像度がファジィ集合ZOに含まれるならば(前件部)、シャープネスゲインをファジィ集合ZOにせよ(後件部)」という意味を示している。ここで、ファジィ集合ZOは、例えば、画像入力手段の解像度は「中くらいの値」であるというような、ある程度幅を持った曖昧な集合を示している。一般に、ファジィ集合は、NL,NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB,PL等の記号で表される。例えば、ファジィ集合ZOを基準値(中くらいの値)とした場合に、PSは「基準値よりも少し大きめ」、PMは「基準値よりも大きめ」、PBは「基準値よりもかなり大きめ」を示している。また、NSは「基準値よりも少し小さめ」、NMは「基準値よりも小さめ」、NBは「基準値よりもかなり小さめ」のファジィ集合をそれぞれ示している。なお、図9に示した各ルールは、説明を容易にするため、単純なルール設定を例として示しているが、実際には実施の状況に応じて経験則に基づいて決定される。
【0064】
第2に、後述する図11(a),(b),(c),(d),(e)に示すように、ファジィルールの前件部における各画像処理制御情報に対するファジィ集合の関係を示すメンバシップ関数を定義する。第3に、図11(f),(g),(h),(i),(j),(k)に示すように、ファジィルールの後件部における画像処理パラメータに対するファジィ集合の関係を示すメンバシップ関数を定義する。
【0065】
以上の3つの条件に従って、画像処理パラメータ推論決定手段74(図2)は、画像処理パラメータを決定するファジィ推論を、以下のように行う。図10は、ファジィ推論のプロセスの概要を示す説明図である。図11は、ファジィ推論の例を示す説明図である。図11の横軸は各画像処理制御情報または画像処理パラメータ(シャープネスゲイン)を正規化したスケールで示し、縦軸はその適合度(メンバシップ値)を示している。
【0066】
まず、図10に示すステップS200では、各画像処理制御情報(入力特性情報、出力特性情報、意図情報、画像解析情報)に対する各ファジィルールの前件部のメンバシップ値を求める。図11(a)に示すように、スキャナ42の解像度の値A[dpi](図9(a))に対応するメンバシップ値を、画像入力手段の解像度に関する前件部のメンバシップ関数を用いて求める。例えば、図11(a)に示すように、スキャナ42の解像度の値A[dpi]に対して、ファジィ集合PSにおけるメンバシップ値a1と,ファジィ集合ZOにおけるメンバシップ値a2とが得られる。第1のメンバシップ値a1は、解像度A[dpi]がファジィ集合PSに含まれる確からしさ(適合度)を示しており、第2のメンバシップ値a2は、解像度A[dpi]がファジィ集合ZOに含まれる確からしさを示している。同様に、図11(b)に示すように、画像入力手段のMTF特性に関する前件部のメンバシップ関数を用いて、スキャナ42のMTF特性の値B(図9(b))に対する2つのメンバシップ値b1,b2が求められる。また、図11(c)に示す画像出力手段の解像度に関する前件部メンバシップ関数を用いて、カラープリンタ54の解像度の値C(図9(c))に対する2つのメンバシップ値c1,c2が求められる。また、図11(d)に示すオペレータの意図情報に関する前件部のメンバシップ関数を用いて、シャープネスに関するオペレータの意図情報の値D(図9(d))に対する2つのメンバシップ値d1,d2が求められる。さらに、図11(e)に示す入力画像の解析情報の一つであるノイズ量に関する前件部メンバシップ関数を用いて、ノイズ量の値G(図9(e))に対する1つのメンバシップ値e1が求められる。
【0067】
次に、ステップS202では、ステップS200で求めた各画像処理制御情報に対する各メンバシップ値および各ファジィルールに基づいて、各画像処理制御情報毎の推論結果を求める。各推論結果は、前件部メンバシップ関数から求められたメンバシップ値に基づいて、後件部のメンバシップ関数上にファジィ集合として示される。例えば、図11(f)は、スキャナ42の解像度に関する推論結果を示し、この推論結果は、図11(a)で求められたメンバシップ値a1,a2および図9(a)に示したファジィルールに基づいて求められる。この推論結果は、各メンバシップ値の高さを頂点として、ファジィルールの後件部(図9(a)の2式目)から求められるファジィ集合(実線で示された山の範囲NS,ZO)を高さ方向に縮小した形状(図中破線および斜線で示されている部分)で示されている。なお、各推論結果を後件部メンバシップ関数上に表現する方法としては、メンバシップ値の高さで、ファジィ集合を頭切りした形状とする方法でも良い。同様に、図11(g)はスキャナ42のMTF特性に関する推論結果を示している。図11(h)はカラープリンタ54の解像度に関する推論結果を示している。図11(i)はシャープネスに関するオペレータの意図情報に関する推論結果を示している。図11(j)は画像解析情報の一つであるノイズ量に関する推論結果を示している。
【0068】
そして、ステップS204では、各画像処理制御情報毎に求められた各画像処理パラメータに関する推論結果に基づいて、各画像処理パラメータに関する最終的な推論結果を求める。各画像処理パラメータに関する最終的な推論結果は、図11(k)に示すように、同じ画像処理パラメータに関する各画像処理制御情報毎の推論結果を重ね合わせてその最大値をとるように合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって求められる。この場合、重心演算は、次式によって行われる。
【0069】
z(重心)=∫y・m(y)dy/∫m(y)dy …(1)
【0070】
ここで、m(y)はメンバシップ関数、yはメンバシップ値である。
【0071】
以上のようにして、求められた重心Zに対応する横軸の値、すなわち、シャープネスゲインの値が推論結果となる。画像処理手段76(図2)は、この推論結果であるシャープネスゲインの値を用いて画像処理(図3に示すステップS108)を実行する。そして、希望する鮮鋭度強調を施した画像がカラープリンタ54(図2)から出力される(図3に示すステップS110)。なお、最終的な推論結果を、合成された推論結果の重心演算ではなく、その最大値、最小値、とすることも可能である。
【0072】
上述のように、画像処理を実行するための画像処理パラメータを推論決定すれば、画像処理パラメータの値を各画像処理制御情報毎に求められる画像処理パラメータに関する推論結果の折衷案的な値とすることができ、適切な画像処理を実行することができる。すなわち、画像処理制御情報(入力特性情報,出力特性情報,意図情報,画像解析情報)に基づいて画像処理パラメータを推論決定すれば、画像処理パラメータの設定に熟練していないオペレータであっても、出力画像の仕上り具合に関する情報を意図情報として設定するだけで、適切な画像処理を実行することができ、容易に希望する画像の出力結果を得ることができる。
【0073】
図12は、別のファジィ推論の例を示す説明図である。図12は、基準となる画像処理パラメータ(基準画像処理パラメータ)を求めておき、画像処理パラメータの基準画像処理パラメータに対するずれ量(オフセット量)を推論によって求めるようにする推論を示している。すなわち、図10に示すステップS202で決定される各画像処理情報毎の推論結果は直接画像処理パラメータであるのに対して、ステップS302で決定される各画像処理情報毎の推論結果は基準画像処理パラメータに対するオフセット量である。そして、ステップS204では、最終的な推論結果として直接画像処理パラメータが求められるのに対して、ステップS304では、最終的な推論結果として基準画像処理パラメータに対するオフセット量が求められ、ステップS306で、基準画像処理パラメータにこのオフセット量を加えて初めて必要な画像処理結果を得るための画像処理パラメータが求められる。この場合、定義される後件部メンバシップ関数の横軸は、基準画像処理パラメータに対する相対量(オフセット量)となる。なお、ステップS300〜S304における具体的な推論の手順は、図10に示すステップS200〜S204におけるそれと同様である。図12に示すファジィ推論によれば、オペレータやクライアントによる意図情報が何ら取得されなくても、まず、基準画像処理パラメータに、使用する画像入力手段や画像出力手段の画像処理制御情報を加味した標準的な画像処理を実行することができる。すなわち、オペレータは、いつでも標準的な画像を出力して確認することができる。そして、得られた画像を確認後、変更したい画像処理内容をオペレータの意図情報として、新たに入力し、再度画像処理を実行し、画像処理結果を確認しながら、希望する画像を得ることができる。
【0074】
B.第2実施例:
B−1.画像処理装置の構成:
図13は、第2実施例としての画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。第2実施例としての画像処理装置20Aは、図1および図2に示す第1実施例とほぼ同様の構成を有しており、各種コンピュータプログラムの作用によりCPU24(図1)は、各処理段階に応じて、画像処理制御情報取得手段72A、画像処理パラメータ推論決定手段74、画像処理制御手段76として動作する。
【0075】
第2実施例と第1実施例の違いは、この画像処理装置20Aが後述する情報変換テーブルTBL1を備えており、使用される画像入力手段および画像出力手段に特有の入力特性情報および出力特性情報、すなわち画像処理制御情報を、この情報変換テーブルTBL1に従って取得することにある。
【0076】
B−2.画像処理制御情報の取得:
図14は、画像処理制御情報取得手段72Aが画像処理制御情報としての入力特性情報や出力特性情報を取得する方法について示す説明図である。情報変換テーブルTBL1には、予め、使用可能な画像入力デバイス(画像入力手段)や画像出力デバイス(画像出力手段)の名称等の画像処理条件情報と、画像入力デバイスや画像出力デバイスそれぞれに特有の入力特性情報や出力特性情報(画像処理制御情報)とが記憶されている。この情報変換テーブルTBL1は、図1に示すRAM28やハードディスク34等に記憶されている。
【0077】
画像処理装置20Aを最初にセットアップするとき、あるいは、画像処理装置20Aを使用し始めるときに、キーボード等を用いて、使用される画像入力デバイスや画像出力デバイスを指定する。画像処理を開始すると、図3のステップS100において画像処理制御情報取得手段72Aは、この指定された画像入力デバイスや画像出力デバイスの名称を画像処理条件情報として取得する。情報変換テーブルTBL1は、取得された画像処理条件情報に対応する入力特性情報や出力特性情報を出力する。
【0078】
従って、第2実施例においても、第1実施例と同様に、画像処理制御情報としての入力特性情報や出力特性情報に基づいて画像処理パラメータを推論決定することができる。特に、第2実施例においては、画像入力手段や画像出力手段の種類のような簡単な情報を画像処理条件情報として取得するだけで、情報変換テーブルTBL1に従って容易に画像処理制御情報(入力特性情報,出力特性情報)を取得することができる。
【0079】
C.第3実施例:
C−1.画像処理装置の構成および画像処理の概要:
図15は、第3実施例としての画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。第3実施例としての画像処理装置20Bは、図13に示す第2実施例とほぼ同様の構成を有しており、各種コンピュータプログラムの作用によりCPU24(図1)は、各処理段階に応じて、画像処理制御情報取得手段72B、画像処理パラメータ推論決定手段74、画像処理制御手段76として動作する。また、この画像処理装置20Bは、後述する情報変換テーブルTBL2を備えている。
【0080】
第3実施例と第2実施例との違いは、画像処理制御情報取得手段72Bが取得する画像処理制御情報としての情報が、画像入力手段の入力特性情報や画像出力手段の出力特性情報ではなく、画像品質特性情報であることにある。また、画像処理装置20Bが後述する情報変換テーブルTBL2を備えており、画像処理制御情報としての画像品質特性情報を、この情報変換テーブルTBL2に従って取得することにある。
【0081】
図16は、第3実施例における画像処理の概要を示すフローチャートである。まず、ステップS400において、画像処理制御情報取得手段72B(図15)が、画像処理制御情報として画像品質特性情報を取得する。これらの画像品質特性情報については後述する。ステップS102〜S110の内容は、図3の第1実施例と同じであるが、後述するように、ファジィルールは第1実施例と異なるものが使用されている。
【0082】
C−2.画像品質特性情報の取得:
図17は、画像処理制御情報取得手段72Bが画像処理制御情報として画像品質特性情報を取得する方法について示す説明図である。情報変換テーブルTBL2には、画像処理条件情報とこれに対応する画像品質特性情報との関係が記憶されている。ここで、「画像処理条件情報」は、出力画像の品質に影響を与えるような情報を意味する。例えば、スキャナやデジタルカメラなどの画像入力手段(画像入力デバイス)を示す情報(名称、型名等)や、レーザプリンタやインクジェットプリンタあるいはCRTなどの画像出力手段(画像出力デバイス)を示す情報(名称、型名等)、普通紙や再生紙あるいは専用紙などの出力媒体を示す情報、ポスタやチラシなどの用途を示す情報、あるいは、人物画像や風景画像などの画像の対象を示す情報などが画像処理条件情報に含まれる。「画像品質特性情報」は、画像処理条件情報に基づき経験則で決定される画像処理具合を表す情報であり、感覚的なキーワードによって示される。例えば、出力画像の鮮やかさの程度を表す情報や、出力画像のシャープさの程度に関する情報、出力画像の質感の具合を表す情報、あるいは出力画像の色合いの具合に関する情報等を感覚的なキーワードによって示す情報が画像品質特性情報に含まれる。
【0083】
なお、これらの画像品質特性情報は、画像処理パラメータに対応づけられている。例えば、画像処理パラメータ「シャープネスゲイン」には「シャープネスの強さ」、画像処理パラメータ「マスクサイズ」には「画像の質感」、画像処理パラメータ「グレイニネス」には「画像の滑らかさ」の各画像品質特性情報がそれぞれ対応づけられている。
【0084】
情報変換テーブルTBL2には、各画像処理条件情報が、複数の画像品質特性情報の好ましい情報値に関係付けられている。例えば、画像処理条件情報「画像入力デバイスA」は、画像品質特性情報「シャープさはX11」、「滑らかさはX12」、…と関係付けられている。この情報変換テーブルTBL2は、図1に示すRAM28やハードディスク34等に記憶されている。
【0085】
画像処理装置20Bを使用し始めるときに、ユーザは、キーボード30等を用いて、使用される画像入力デバイスや画像出力デバイス、出力媒体、用途等の画像処理条件情報を指定する。なお、画像処理条件のうちのいくつかは、所定の初期設定値をそのまま使用するようにしてもよい。画像処理を開始すると、画像処理制御情報取得手段72Bは、これらの指定された情報を画像処理条件情報として取得する。そして、取得された画像処理条件情報に対応する品質特性情報を情報変換テーブルTBL2を参照して取得することができる。
【0086】
C−4.画像処理パラメータの推論決定:
ステップS106では、画像処理パラメータ推論決定手段74(図15)が、ステップS400、S102、S104において取得した各画像処理制御情報に基づいて画像処理パラメータを推論決定する。
【0087】
以下では、画像処理条件情報として、画像入力デバイス「デジタルカメラN1」、画像出力デバイス「昇華プリンタN2」、画像の対象「人物」が情報として指定されており、この場合の鮮鋭度強調(シャープネス)処理の画像処理パラメータであるシャープネスゲイン(アンシャープマスクの強度の調整パラメータ)と、マスクサイズ(アンシャープマスクのカットオフ周波数の調整パラメータ)と、グレイニネス(アンシャープマスクの不感帯の調整パラメータ)をファジィ推論によって決定する場合を一例に、画像処理パラメータの推論決定について説明を行う。
【0088】
鮮鋭度強調処理に関する画像品質特性情報としては、「シャープネスの強さ」と、「画像の質感」と、「画像の滑らかさ」とがあり、これらの画像品質特性情報は、それぞれシャープネスゲインと、マスクサイズと、グレイニネスの制御に関係付けることができる。情報変換テーブルTBL2には、各画像処理条件情報ごとに、シャープネスの強さと、画像の質感と、画像の滑らかさのうち、各画像処理条件情報に関係する情報が示されている。
【0089】
図18は、画像処理条件情報と、画像の鮮鋭度を示す画像処理制御情報としての画像品質特性情報の例を示す説明図である。情報変換テーブルTBL2には、画像処理条件情報としての画像入力デバイス「デジタルカメラN1」、画像出力デバイス「昇華プリンタN2」、画像の対象「人物」に対して、それぞれ画像の鮮鋭度を示す画像品質特性情報がそれぞれ関係づけられている。各画像品質特性情報の情報値は、各画像処理条件情報における画像品質特性情報に関する画像への影響度を考慮して、経験的に求められたスケーラブルな値で表されている。本実施例では、以下の各条件から各画像品質特性情報の情報値を0〜100までの値で示している。
【0090】
▲1▼画像入力デバイス「デジタルカメラN1」に関する条件「デジタルカメラN1において、すでに若干の鮮鋭化処理が行われているので、鮮鋭化は抑え目でよい。ダイナミックレンジが狭いので、画像の荒れを防ぐために滑らかに仕上げたい。」より、シャープネスの強さは40、画像の滑らかさは70としている。
【0091】
▲2▼画像出力デバイス「昇華プリンタN2」に関する条件「解像力300dpiであり、階調表現は連続調を用いているので、繊細に仕上げたい。また、昇華転写プリンタ特有のエッジぼけがあるので鮮鋭化は強めにしたい。」より、シャープネスの強さは60、画像の質感は30としている。
【0092】
▲3▼画像の対象「人物」に関する条件「鮮鋭化は抑え目でよい。人物の肌をやわらかに仕上げたい。質感は標準でよい。」より、シャープネスの強さは30、画像の質感は50、画像の滑らかさは65としている。
【0093】
以下では、図16のステップS400において画像処理条件情報として図18に示す画像品質特性情報が取得された場合を仮定して説明する。なお、説明を容易にするため、ステップS102およびステップS104で取得された画像解析情報および意図情報については、省略する。
【0094】
ファジィ推論を実際に行うためには、第1実施例で説明したように、予め各画像処理制御情報、すなわち各画像品質特性情報を対応する各画像処理パラメータに結びつけるファジィルールを定義しておく必要がある。図19は、第3実施例における鮮鋭度強調処理のための画像処理パラメータに関するファジィルールの例を示す説明図である。図19(a)は、画像品質特性情報としてのシャープネスの強さに対して要求される画像処理パラメータ「ゲイン(シャープネスゲイン)」に関するファジールールの例を示している。図19(b)は、画像品質特性情報としての画像の質感に対して要求される画像処理パラメータ「マスクサイズ」に関するファジールールの例を示している。図19(c)は、画像品質特性情報としての画像の滑らかさに対して要求される画像処理パラメータ「グレイニネス」に関するファジールールの例を示している。なお、図19に示した各ルールは、説明を容易にするため、単純なルール設定を例として示しているが、実際には実施の状況に応じて経験則に基づいて決定される。
【0095】
また、第1実施例で説明したように、後述する図20に示すようなファジィルールの前件部、すなわち画像品質特性情報に関するメンバシップ関数と、後件部、すなわち画像処理パラメータに関するメンバシップ関数とを定義しておく必要がある。
【0096】
上記のように定義された条件に従って、画像処理パラメータ推論決定手段74(図15)は画像処理パラメータを決定するファジィ推論を行う。図20は、第3実施例におけるファジィ推論の例を示す説明図である。図20の横軸は各画像処理制御情報または画像処理パラメータを正規化したスケールで示し、縦軸はその適合度(メンバシップ値)を示している。
【0097】
ファジィ推論のプロセスは、第1実施例において図10を用いて説明したプロセスと同様である。すなわち、まず、ステップS200では、各画像処理制御情報に対する各ファジィルールの前件部のメンバシップ値を求める。例えば、図20(a)に示すように、シャープネスの強さの情報として取得された画像入力デバイス「デジタルカメラN1」の情報値a1=40(図18)に対して、ファジィ集合NSにおけるメンバシップ値a1hと、ファジィ集合ZOにおけるメンバシップ値a1lとが求められる。また、画像出力デバイス「昇華プリンタN2」の情報値a2=60(図18)に対して、ファジィ集合PSにおけるメンバシップ値a2hと、ファジィ集合ZOにおけるメンバシップ値a2lとが求められる。さらに、画像の対象「人物」の情報値a3=30(図18)に対して、ファジィ集合NMにおけるメンバシップ値a3hと、ファジィ集合NSにおけるメンバシップ値a3lとが求められる。
【0098】
同様に、図20(b)に示すように、画像の質感に関する前件部メンバシップ関数を用いて、画像出力デバイス「昇華プリンタN2」の情報値b2=30(図18)に対するメンバシップ値b2h,b2lと、画像の対象「人物」の情報値b3=50(図18)に対するメンバシップ値b3hとが求められる。また、図20(c)に示すように、画像の滑らかさに関する前件部メンバシップ関数を用いて、画像入力デバイス「デジタルカメラN1」の情報値c1=70(図18)に対するメンバシップ値c1h,c1lと、画像の対象「人物」の情報値c3=65に対するメンバシップ値c3h,c3lとが求められる。
【0099】
次に、ステップS202(図10)では、ステップS200で求めた各画像処理制御情報に対する各メンバシップ値および各ファジィルールに基づいて、各画像処理制御情報、すなわち各画像品質特性情報毎の推論結果を求める。各推論結果は、前件部メンバシップ関数から求められたメンバシップ値に基づいて、後件部のメンバシップ関数上にファジィ集合として示される。例えば、図20(d)は、シャープネスの強さに関する推論結果、すなわち、画像処理パラメータとしてのシャープネスゲインに関する推論結果を示している。この推論結果は、図20(a)で求められたメンバシップ値a1h,a1l,a2h,a2l,a3h,a3lおよび図19(a)に示したファジィルールに基づいて求められる。この推論結果は、各メンバシップ値の高さを頂点として、ファジィルールの後件部(図20(a))から求められるファジィ集合(細い実線で示された山の範囲)を高さ方向に縮小した形状(図中太い実線および斜線で示されている部分)で示されている。なお、各推論結果を後件部メンバシップ関数上に表現する方法としては、メンバシップ値の高さで、ファジィ集合を頭切りした形状とする方法でも良い。
【0100】
同様に、図20(e)は画像の質感に関する推論結果、すなわち、画像処理パラメータとしてのマスクサイズに関する推論結果を示している。図20(f)は画像の滑らかさに関する推論結果、すなわち、画像処理パラメータとしてのグレイニネスに関する推論結果を示している。
【0101】
そして、ステップS204では、ステップS202で求めた各画像処理制御情報(すなわち各画像品質特性情報)毎に求められた各画像処理パラメータに関する推論結果を総合して各画像処理パラメータに関する最終的な推論結果を求める。最終的な推論結果は、第1実施例で説明したように、ステップS202で求められた各メンバシップ値に対応する推論結果を重ね合わせてその最大値をとるように合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって求められる。この場合、重心演算は、上述した(1)式によって行われる。
【0102】
以上のようにして、求められた重心Zに対応する横軸の値が、図20(d),(e),(f)に示すシャープネスゲイン,マスクサイズ,グレイニネスの最終的な推論結果となる。
【0103】
画像処理手段76(図2)は、この推論結果であるシャープネスゲインの値を用いて画像処理(図3に示すステップS108)を実行する。そして、希望する鮮鋭度強調を施した画像がカラープリンタ54(図2)から出力される(図16に示すステップS110)。なお、最終的な推論結果を、合成された推論結果の重心演算ではなく、その最大値、最小値、とすることも可能である。
【0104】
なお、第3実施例においても、第1実施例において図12を用いて説明したように基準画像処理パラメータに対するずれ量を推論によって求めるようにしてもよい。
【0105】
以上説明したように、画像処理を実行するための画像処理パラメータを推論決定すれば、第1実施例と同様に、画像処理パラメータの値を各画像処理制御情報毎に求められる画像処理パラメータの値の折衷案的な値とすることができ、適切な画像処理を実行することができる。すなわち、画像処理制御情報に基づいて画像処理パラメータを推論決定すれば、画像処理パラメータの設定に熟練していないオペレータであっても、出力画像の仕上り具合に関する情報を意図情報として設定するだけで、適切な画像処理を実行することができ、希望する画像の出力結果を容易に得ることができる。特に、第3実施例においては、画像処理条件情報を画像品質特性情報に変換する情報変換テーブルを備えており、簡単な画像処理条件情報を指定すれば、指定された画像処理条件情報が対応する画像品質特性情報に変換され、変換された画像品質特性情報に対応する画像処理パラメータを推論決定することができる。
【0106】
また、画像処理条件情報は、画像入力デバイスや画像出力デバイス、用紙の種類等の簡単な情報である。さらに、画像品質特性情報は画像処理パラメータに対応する情報であるが、画像処理後の画像の品質を表す感覚的な情報である。これにより、画像処理パラメータの設定に熟練していないオペレータであっても、第1実施例に比べてより一層簡単に適切な画像処理を実行することが可能となる。
【0107】
また、第1実施例においては、画像処理制御情報が、画像入力デバイスや画像出力デバイスに特有の特性情報であるので、特有の特性情報ごとにそれぞれ、推論決定に必要なファジィルールと前件部および後件部のメンバシップ関数等(パラメータセット)を用意する必要がある。しかし、第3実施例においては、画像処理制御情報が、画像の鮮やかさを示す情報や、画像のシャープさを示す情報、画像の滑らかさを示す情報などの各画像処理パラメータに対応する情報(画像品質特性情報)である。従って、画像入力デバイスや画像出力デバイス、あるいは、用紙の種類等(画像処理条件情報)が変更されても上記パラメータセットを変更する必要がない。また、新たに画像入力デバイスや画像出力デバイス等の画像処理条件情報を追加したり、既存の画像処理条件情報を変更する場合でも、情報変換テーブルの追加、修正を行うだけでよい。
【0108】
本実施例における画像処理パラメータの推論決定の説明においては、説明を容易にするために、画像処理制御情報としての画像解析情報やオペレータ等の意図情報について省略している。しかしながら、第1実施例と同様に、画像解析情報やオペレータ等の意図情報に関しても画像処理制御情報として加えて画像処理パラメータを推論決定することができる。オペレータ等の意図情報は、図21に示すような画像調整用の画面を用いて設定することができる。図21の上半分の色調整領域CAには、画像の色調整のための種々の設定用レバーが設けられている。また、図21の下半分の鮮鋭度調整領域SAには、鮮鋭度調整のための種々の設定用レバーが設けられている。ユーザは、これらのレバーの左右の位置を設定することによって、画像の色味や鮮鋭度の好みを設定することが可能である。
【0109】
D.他の実施例および実施形態:
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能である。例えば次のような変形も可能である。
【0110】
(1)上述の各実施例では、画像処理として鮮鋭度強調処理を例に説明しているが、これに限定されるものではなく、階調変換、色変換等の他の画像処理に対しても同様に、対応する画像処理制御情報に基づいて本発明を実施可能である。
【0111】
(2)また、上述の各実施例においては、画像処理制御情報として代表的な情報を一例として用いて説明しており、これらに限定されるものではない。実際の画像処理においては、対応する画像処理制御情報を場合に応じて取捨選択することができる。例えば、第1実施例において、入力特性情報と出力特性情報のみを利用する場合、画像解析情報を利用しない場合、意図情報を利用しない場合、入力特性情報を利用しない場合等にも本発明を適用することができる。
【0112】
(3)上述の各実施例では、意図情報は定性的(官能的)な表現形式で設定される。ところが、同一の画像処理装置を複数のオペレータで共有することがある。そして、意図情報を設定するときに用いられる定性的な表現に対する受け止め方は各オペレータによって異なる。この異なり具合をここで仮に嗜好情報と呼ぶ。
【0113】
各意図情報に対する嗜好情報を各オペレータ毎に予めテーブル化しておくことも可能である。画像処理装置20を使用し始めるときにキーボード30等を用いて現在のオペレータを指示しておく。キーボード30等にシャープネスに関する意図情報が「ややシャープ」と入力されると、前記テーブルはこの「ややシャープ」という意図情報を現在のオペレータの嗜好に応じたものに修正して画像処理パラメータ推論決定手段74に出力する。画像処理パラメータ推論決定手段74はその修正された意図情報等に基づいて画像処理パラメータを決定する。
【0114】
なお、上記では個々の意図情報毎に各オペレータの嗜好情報を設定したがこれに限られるものではなく、意図情報とは別個に嗜好情報を定めてもよく、各オペレータが有する嗜好を全般的に表現した嗜好情報を定めたテーブルを使用してもよい。このようにしたときには、キーボード30等を用いて現在のオペレータが指示されると別のオペレータが指示されるまでテーブルの出力が画像処理パラメータを決定する一要因として画像処理パラメータ推論決定手段74に与えられる。
【0115】
いずれの方法を用いたときでも、オペレータの画像処理に対する好みによって生じる出力画像のばらつきを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】第1実施例としての画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図2】第1実施例としての画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図3】第1実施例における画像処理の概要を示すフローチャートである。
【図4】鮮鋭度強調処理の内容を示す説明図である。
【図5】グレイニネス特性について示す説明図である。
【図6】階調変換処理について示す説明図である。
【図7】意図情報設定の例を示す説明図である。
【図8】第1実施例における画像の鮮鋭度に影響を与える画像処理制御情報の例を示す説明図である。
【図9】第1実施例における鮮鋭度強調処理のための画像処理パラメータであるシャープネスゲインを推論決定するためのファジィルールの例を示す説明図である。
【図10】ファジィ推論のプロセスの概要を示す説明図である。
【図11】第1実施例におけるファジィ推論の例を示す説明図である。
【図12】別のファジィ推論のプロセスの概要を示す説明図である。
【図13】第2実施例としての画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図14】画像処理制御情報取得手段72Aが画像処理制御情報として入力特性情報や出力特性情報を取得する方法について示す説明図である。
【図15】第3実施例としての画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図16】第3実施例における画像処理の概要を示すフローチャートである。
【図17】画像処理制御情報取得手段72Bが画像処理制御情報として画像品質特性情報を取得する方法について示す説明図である。
【図18】画像処理条件情報と、画像の鮮鋭度を示す画像処理制御情報としての画像品質特性情報の例を示す説明図である。
【図19】第3実施例における鮮鋭度強調処理のための画像処理パラメータに関するファジィルールの例を示す説明図である。
【図20】第3実施例におけるファジィ推論の例を示す説明図である。
【図21】画像調整用の画面を示す説明図である。
【符号の説明】
20…画像処理装置
22…バス
24…CPU
26…ROM
28…RAM
30…キーボード
32…マウス
34…ハードディスク
36…通信装置
40…画像入力手段
42…スキャナ
44…カメラ
50…画像出力手段
52…CRT
54…カラープリンタ
60…サーバ
72…画像処理制御情報取得手段
72A…画像処理制御情報取得手段
72B…画像処理制御情報取得手段
74…画像処理パラメータ推論決定手段
76…画像処理手段
TBL1…情報変換テーブル
TBL2…情報変換テーブル
Claims (30)
- 複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う画像処理方法であって、
(a)前記所定の画像品質を得るための画像処理における少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも取得する工程と、
(b)前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する工程であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する工程と、
(c)前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する工程と、
を備える画像処理方法。 - 請求項1記載の画像処理方法であって、
前記入力特性情報として、前記画像入力手段の解像度およびMTFのいずれかを少なくとも含み、
前記出力特性情報として、前記画像出力手段の解像度を含み、
前記推論決定される画像処理パラメータには、シャープネスゲイン、平均化マスクサイズ、および、グレイニネスのいずれかを少なくとも含み、
前記工程(c)では、前記推論決定された画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データに対して鮮鋭度強調処理を少なくとも行う、
画像処理方法。 - 請求項1または請求項2記載の画像処理方法であって、
前記工程(a)は、さらに、
前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含む、
画像処理方法。 - 請求項1ないし請求項3のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記工程(a)は、さらに、
前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意図情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含む、
画像処理方法。 - 請求項4記載の画像処理方法であって、さらに、
基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれの意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレータごとに予め用意する工程を含み、
前記工程(a)は、さらに、操作を行うオペレータに関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含む、
画像処理方法。 - 請求項1ないし請求項5のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記工程(b)は、
前記少なくとも1つの画像パラメータを前記画像処理制御情報に基づいてファジィ推論により決定する工程を含む、
画像処理方法。 - 複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う画像処理装置であって、
前記所定の画像品質を得るための画像処理における少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも取得する画像処理制御情報取得手段と、
前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する画像処理パラメータ推論決定手段であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する画像処理パラメータ推論決定手段と、
前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する画像処理手段と、
を備える画像処理装置。 - 請求項7記載の画像処理装置であって、
前記入力特性情報として、前記画像入力手段の解像度およびMTFのいずれかを少なくとも含み、
前記出力特性情報として、前記画像出力手段の解像度を含み、
前記推論決定される画像処理パラメータには、シャープネスゲイン、平均化マスクサイズ、および、グレイニネスのいずれかを少なくとも含み、
前記画像処理手段では、前記推論決定された画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データに対して鮮鋭度強調処理を少なくとも行う、
画像処理装置。 - 請求項7または請求項8記載の画像処理装置であって、
前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、
前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報として取得する手段を含む、
画像処理装置。 - 請求項7ないし請求項9のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、
前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意図情報を前記画像処理制御情報として取得する手段を含む、
画像処理装置。 - 請求項10記載の画像処理装置であって、さらに、
基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれの意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレータごとに予め用意する手段を含み、
前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、操作を行うオペレータに関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御情報として取得する手段を含む、
画像処理装置。 - 請求項7ないし請求項11のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記画像処理パラメータ推論決定手段は、
前記少なくとも1つの画像パラメータを前記画像処理制御情報に基づいてファジィ推論により決定する手段を含む、
画像処理装置。 - 複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行うためのコンピュータプログラムの少なくとも一部を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記所定の画像品質を得るための画像処理における少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも取得する機能と、
前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する機能であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する機能と、
前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する機能と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う画像処理方法であって、
(a)前記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報であって前記画像入力手段を示す情報と前記画像出力手段を示す情報とを少なくとも含む画像処理条件情報を、前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報に変換するための情報変換テーブルを用意する工程と、
(b)前記画像処理条件情報を取得するとともに、前記情報変換テーブルに従って前記画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報であって前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも含む画像処理制御情報を取得する工程と、
(c)前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する工程であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する工程と、
(d)前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する工程と、
を備える画像処理方法。 - 請求項14記載の画像処理方法であって、
前記画像処理条件情報は、
出力媒体を示す情報と、出力画像の用途を示す情報と、画像に含まれる対象物を示す情報との少なくとも1つをさらに含む、
画像処理方法。 - 請求項14または請求項15記載の画像処理方法であって、
前記画像処理制御情報は、
前記画像処理パラメータに関連する出力画像の品質を表す画像品質特性情報を含む、
画像処理方法。 - 請求項16記載の画像処理方法であって、
前記画像品質特性情報は、
出力画像の鮮やかさに関する情報と、出力画像のシャープさに関する情報と、出力画像の滑らかさに関する情報と、出力画像の質感に関する情報と、出力画像のコントラストに関する情報と、出力画像の色合いに関する情報と、のうちの少なくとも1つを含む、
画像処理方法。 - 請求項16または請求項17のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記工程(b)は、さらに、
前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含む、
画像処理方法。 - 請求項16ないし請求項18のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記工程(b)は、さらに、
前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意図情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含む、
画像処理方法。 - 請求項19記載の画像処理方法であって、さらに、
基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれの意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレータごとに予め用意する工程を含み、
前記工程(b)は、さらに、操作を行うオペレータに関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含む、
画像処理方法。 - 請求項14ないし請求項20のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記工程(c)は、
前記少なくとも1つの画像パラメータを前記画像処理制御情報に基づいてファジィ推論により決定する工程を含む、
画像処理方法。 - 複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う画像処理装置であって、
前記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報であって前記画像入力手段を示す情報と前記画像出力手段を示す情報とを少なくとも含む画像処理条件情報を、前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報に変換するための情報変換テーブルと、
前記画像処理条件情報を取得するとともに、前記情報変換テーブルに従って前記画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報であって前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも含む画像処理制御情報を取得する画像処理制御情報取得手段と、
前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する画像処理パラメータ推論決定手段であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する画像処理パラメータ推論決定手段と、
前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する画像処理手段と、
を備える画像処理装置。 - 請求項22記載の画像処理装置であって、
前記画像処理条件情報は、
出力媒体を示す情報と、出力画像の用途を示す情報と、画像に含まれる対象物を示す情報とのうちの少なくとも1つをさらに含む、
画像処理装置。 - 請求項22または請求項23記載の画像処理装置であって、
前記画像処理制御情報は、
前記画像処理パラメータに関連する出力画像の品質を表す画像品質特性情報を含む、
画像処理装置。 - 請求項24記載の画像処理装置であって、
前記画像品質特性情報は、
出力画像の鮮やかさに関する情報と、出力画像のシャープさに関する情報と、出力画像の滑らかさに関する情報と、出力画像の質感に関する情報と、出力画像のコントラストに関する情報と、出力画像の色合いに関する情報と、のうちの少なくとも1つを含む、
画像処理装置。 - 請求項24または請求項25のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、
前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報として取得する手段を含む、
画像処理装置。 - 請求項24ないし請求項26のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、
前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意図情報を前記画像処理制御情報として取得する手段を含む、
画像処理装置。 - 請求項27記載の画像処理装置であって、さらに、
基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれの意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレータごとに予め用意する手段を含み、
前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、操作を行うオペレータに関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御情報として取得する手段を含む、
画像処理装置。 - 請求項22ないし請求項28のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記画像処理パラメータ推論決定手段は、前記少なくとも1つの画像パラメータを前記画像処理制御情報に基づいてファジィ推論により決定する手段を含む、
画像処理装置。 - 複数の画像入力手段の中から任意に選択された画像入力手段によって取得された入力画像に基づいて、複数の画像出力手段の中から任意に選択された画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を行うためのコンピュータプログラムの少なくとも一部を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報であって前記画像入力手段を示す情報と前記画像出力手段を示す情報とを少なくとも含む画像処理条件情報を、前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する少なくとも1つの画像処理パラメータを決定するための画像処理制御情報に変換するための情報変換テーブルを作成する機能と、
前記画像処理条件情報を取得するとともに、前記情報変換テーブルに従って前記画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報であって前記入力画像の品質に影響を与える前記選択された画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える前記選択された画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも含む画像処理制御情報を取得する機能と、
前記画像処理制御情報に基づいて、前記選択された画像入力手段および前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータを推論決定する機能であって、前記入力特性情報によって、前記選択された画像入力手段置に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第1推論結果を得、前記出力特性情報によって、前記選択された画像出力手段に応じた前記少なくとも1つの画像処理パラメータに関する第2推論結果を得、さらに、これら第1および第2の推論結果を合成し、合成された推論結果の重心を求めることによって得られた推論結果を前記少なくとも1つの画像処理パラメータとして推論決定する機能と、
前記少なくとも1つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理することによって、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する機能と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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